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Enregistrement W4390842838 · doi:10.1504/wrstsd.2024.136010

Optimal value determination using traditional and newly developed method based on using initial basic feasible solution of a transportation problem using northwest and Russell method

2024· article· en· W4390842838 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWorld Review of Science Technology and Sustainable Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimization and Mathematical Programming
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)Mathematical optimizationComputer scienceMathematicsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper utilises a transportation problem scenario to conduct a study on optimisation of transportation problems that are formatted as linear programming problem. Initially, Northwest corner rule and the Russell's method are used to obtain the highest initial basic feasible (IBF) solutions and then a Putcha-Bhuiyan method is proposed to obtain an optimal solution. The Putcha-Bhuiyan method provides the optimal solution with fast convergence of transportation problems. This method results in an optimal solution by making appropriate changes to the IBF solution and eliminating the need to conduct iterations using chain reaction or transportation simplex algorithm. To explain and justify the advantages of the Putcha-Bhuiyan method, the solution to the problem scenario was compared with the transportation simplex method. While the justification of the Putcha-Bhuiyan method is with only one problem scenario, it will be very useful for solving multiple and large-scale optimisation problems that are faced in many disciplines. These concepts are dominantly utilised in disciplines like industrial engineering, mechanical engineering, smart manufacturing, and supply chain management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle